Mới đây trên Twitter, anh bạn Tristan Rhodes đã "bóc phốt" một vấn đề đau đầu trong mấy công cụ lập trình AI: code trùng lặp. Ổng kể khổ rằng phải ngồi hàng giờ xóa cả đống file trùng lặp mà AI tạo ra, chỉ vì nó không biết mấy file đó đã tồn tại. Hậu quả là AI chỉnh nhầm file, làm dev bối rối không hiểu sao code mình sửa hoài mà chẳng thấy tác dụng. Tristan nhấn mạnh rằng mấy công cụ AI này cần phải "tỉnh táo" hơn, và dev tụi mình cũng phải cẩn thận hơn khi làm việc với chúng

Cái vụ code trùng lặp này không chỉ là phiền phức đâu, mà nó còn làm giảm năng suất và hiệu quả của việc lập trình với AI. Như Tristan nói, khi có file trùng lặp, AI sẽ "lú", làm dev tụi mình dễ phát cáu. Vấn đề này đã khiến cộng đồng tech bàn tán xôn xao, và cũng có vài giải pháp hay ho được đề xuất.

Francis Onu gợi ý một cách khá hay ho: làm một cái gọi là "Development Progress Report Check". Nôm na là AI sẽ định kỳ kiểm tra và dọn dẹp codebase, tìm và xóa mấy file dư thừa. Nếu áp dụng cách này, dev tụi mình có thể giảm thiểu rủi ro từ code trùng lặp và làm cho dự án gọn gàng hơn.

Ajay Jagota thì đề xuất một ý tưởng khác: tạo ra mấy "agent" chuyên làm code review, tách biệt hoàn toàn với mấy "agent" chuyên viết code. Nghe cũng hợp lý, vì nó giống như chia team rõ ràng trong công việc vậy. Cách này có thể giúp quy trình review code mượt mà hơn, giảm nhầm lẫn và sai sót.

Tristan cũng nhắc đến việc tận dụng mấy công cụ linting và phân tích code. Nhiều công cụ AI đã có linting để kiểm tra cú pháp, nên giờ chỉ cần thêm tính năng phát hiện code trùng lặp hoặc code "chết" là ngon. Ví dụ như công cụ knip, nó giúp dev giữ codebase sạch sẽ và hiệu quả.

Dylan Heagy thì nhấn mạnh rằng AI cần phải có danh sách đầy đủ các file hiện có để tránh tạo ra file trùng. Điều này đòi hỏi môi trường làm việc phải được tổ chức chặt chẽ, giống như cách mà công cụ 16x Prompt đang làm.

Jordan Cole chia sẻ một mẹo hay: để AI thường xuyên cập nhật tài liệu, giúp theo dõi context của code hiện tại. Cách này không chỉ giảm code trùng lặp mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc viết tài liệu. Tài liệu mà chuẩn chỉnh thì AI sẽ "thông minh" hơn, đỡ làm bậy.

Những công cụ review code xịn như Bito hay PR-Agent cũng đang làm rất tốt trong việc phát hiện code trùng lặp. Không chỉ vậy, chúng còn gợi ý cách cải thiện code, giúp dev tiết kiệm thời gian. Mấy công cụ này tích hợp sâu với codebase, phân tích chi tiết, đúng là "bảo bối" cho dev.

Cuối cùng, mấy kỹ thuật refactoring cũng là cứu cánh khi gặp code trùng lặp. Trang Refactoring.guru có mấy chiêu như Extract Method, Pull Up Field, hay Form Template Method, rất hữu ích để làm code dễ bảo trì và rõ ràng hơn.

Vấn đề code trùng lặp trong công cụ AI là một bài toán khó, cần cả dev và nhà phát triển công cụ cùng chung tay giải quyết. Bằng cách áp dụng mấy chiến lược như review code thường xuyên, dùng agent chuyên biệt, quản lý context hiệu quả, và tận dụng công cụ AI xịn, tụi mình có thể giảm thiểu tác hại của code trùng lặp. AI càng phát triển, thì việc giải quyết mấy vấn đề này càng quan trọng, để tận dụng tối đa tiềm năng của AI và làm cho quy trình phát triển phần mềm mượt mà hơn.